NMS Hesapla
Nesne tanıma modelinden tahmin edilen sınırlayıcı kutuları ve skorları çıkardıktan sonra, sıradaki görevin en doğru ve çakışmayan tahmini kutuların non-max suppression tekniğiyle elde tutulmasını sağlamak.
Önceki egzersizde oluşturduğun boxes ve scores çalışma alanında mevcut ve torch ile torchvision içe aktarılmış durumda.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
PyTorch ile Görüntüler için Deep Learning
Egzersiz talimatları
torchvision.opsiçindennmsfonksiyonunu içe aktar.- IoU eşiğini
0.5olarak ayarla. - Non-max suppression uygula ve ilgili fonksiyona
boxes,confidence_scoresveiou_thresholddeğerlerini geçir. - Çıktı indekslerini kullanarak tahmin edilen kutuları filtrele.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import nms
____
# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____
# Apply non-max suppression
box_indices = ____
# Filter boxes
filtered_boxes = ____
print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)